L'étude des milieux de vie et de leurs populations : les chantiers d'une géographie historique environnementale au Québec
Bibliographic record
Abstract
Résumé L'histoire environnementale contribue à la géographie historique au Québec par l'attention qu'elle porte aux dimensions spatiales et matérielles des rapports entre la société et l'environnement. Cette contribution que peut caractériser l'appellation de «géographie historique environnementale » se remarque par une série de travaux qui enrichissent notre compréhension des rapports entre les populations et les milieux de vie forestiers, ruraux, et urbains. La mise à contribution d'outils numériques, comme les systèmes d'informations géohistoriques, et de sources numérisées, comme les cartes historiques et les archives d'arpentage, permet de refondre les modes d'appréhension des rapports aux territoires de pans mouvants de la société québécoise et d'offrir une réinterprétation géographique et écologique de problèmes historiques. En repensant conjointement le passé et l'espace à partir de nouvelles questions, méthodes et théories, ainsi que de sources récemment révélées ou remises en disponibilité sous format numérique, la géographie historique environnementale projette des créneaux intellectuels neufs pour saisir les rapports entre les populations et leurs milieux de vie.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".